python3maplambda

㈠ 關於 python3 的 lambda 函數

>>> aa = map(lambda x: x ** 2, [1, 2, 3, 4, 5])
>>> result = []
>>> for i in aa:
result.append(i)

>>> result
[1, 4, 9, 16, 25]
>>>

㈡ python3中list可以作用迭代器么

list是內置的列表類，它有一個構造函數，可以接受一個Iterable（可迭代）的對象作為參數，返回一個列表對象。而map函數正好返回一個可迭代的對象，當然可以通過其返回的對象來創建列表對象。

㈢ Python 中lambda和zip組合使用報錯

我是網上別個感知器代碼，我是py3.6也出現了這個問題。PY2和py3在map和zip的地方有區別，py3的結果是迭代器，所以需要自己手動將結果轉化為列表。因此只是光改代碼提示錯誤的地方還不夠，出現map和zip的地方都需要修改。更改主要兩處代碼：1.self.activator(rece(lambda a,b: a + b,list(map(lambda x: x[0] * x[1], list(zip(input_vec, self.weights)))))+self.bias) 2：
def _update_weights(self, input_vec, output, label, rate):
delta = label - output
self.weights = list(map(
lambda x: x[1] + rate * delta * x[0],
list(zip(input_vec, self.weights))))
# 更新bias
self.bias += rate * delta

㈣ python 中的map（轉載）

1 map()函數的簡介以及語法：

map是python內置函數，會根據提供的函數對指定的序列做映射。

map()函數的格式是：

map(function,iterable,...)

第一個參數接受一個函數名，後面的參數接受一個或多個可迭代的序列，返回的是一個集合。

把函數依次作用在list中的每一個元素上，得到一個新的list並返回。注意，map不改變原list，而是返回一個新list。

2 map()函數實例：

del square(x):

    return x ** 2

map(square,[1,2,3,4,5])   ---- -要列印結果需要 print(*map(square,[1,2,3,4,5])),這塊列印了再列印就會為空

# 結果如下:

[1,4,9,16,25]

通過使用lambda匿名函數的方法使用map()函數：

map(lambda x, y: x+y,[1,3,5,7,9],[2,4,6,8,10])

# 結果如下：

[3,7,11,15,19]

通過lambda函數使返回值是一個元組：

map(lambdax, y : (x**y,x+y),[2,4,6],[3,2,1])

# 結果如下

[(8,5),(16,6),(6,7)]

當不傳入function時，map()就等同於zip()，將多個列表相同位置的元素歸並到一個元組：

map(None,[2,4,6],[3,2,1])

# 結果如下

[(2,3),(4,2),(6,1)]

通過map還可以實現類型轉換

將元組轉換為list：

map(int,(1,2,3))

# 結果如下：

[1,2,3]

將字元串轉換為list：

map(int,'1234')

# 結果如下：

[1,2,3,4]

提取字典中的key，並將結果放在一個list中：

map(int,{1:2,2:3,3:4})

# 結果如下

[1,2,3]

原文鏈接：https://blog.csdn.net/quanlingtu1272/article/details/95482253

㈤ python中map(lambda x: x % mydict, mylist)是什麼意思

我估計你的 mylist 是一個list，裡面存的是格式化字元串，而 mydict 則是一個記錄格式化字元串中所需要用到的參數信息，比如類似於下面的代碼

mylist=["mynameis%(name)s","andmyageis%(age)d"]
mydict={'name':'Tom','age':13}

result=map(lambdax:x%mydict,mylist)
forsinresult:
prints

就可以得到下面的列印

my name is Tom

and my age is 13

另外一種可能，就是 mylist 里存的是整數，而 mydict 是一個整數，這樣了話，map語句是將 mylist 里每一個整數對 mydict 進行取余操作，這個有點不太合理，沒必要對一個整數命名成 mydict。

㈥ python中map函數的使用

map() 會根據提供的函數對指定序列做映射。
第一個參數 function 以參數序列中的每一個元素調用 function 函數，返回包含每次 function 函數返回值的新列表。 (6)python3maplambda擴展閱讀
map() 函數語法：

map(function, iterable, ...)；

參數：

function -- 函數；

iterable -- 一個或多個序列

㈦ 太全了！Python3常用內置函數總結

數學相關

abs(a) : 求取絕對值。abs(-1)

max(list) : 求取list最大值。max([1,2,3])

min(list) : 求取list最小值。min([1,2,3])

sum(list) : 求取list元素的和。 sum([1,2,3]) >>> 6

sorted(list) : 排序，返回排序後的list。

len(list) : list長度,len([1,2,3])

divmod(a,b): 獲取商和余數。 divmod(5,2) >>> (2,1)

pow(a,b) : 獲取乘方數。pow(2,3) >>> 8

round(a,b) : 獲取指定位數的小數。a代表浮點數，b代表要保留的位數。round(3.1415926,2) >>> 3.14

range(a[,b]) : 生成一個a到b的數組,左閉右開。range(1,10) >>> [1,2,3,4,5,6,7,8,9]

類型轉換

int(str) : 轉換為int型。int('1') >>> 1

float(int/str) : 將int型或字元型轉換為浮點型。float('1') >>> 1.0

str(int) : 轉換為字元型。str(1) >>> '1'

bool(int) : 轉換為布爾類型。 str(0) >>> False str(None) >>> False

bytes(str,code) : 接收一個字元串，與所要編碼的格式，返回一個位元組流類型。bytes('abc', 'utf-8') >>> b'abc' bytes(u'爬蟲', 'utf-8') >>> b'xe7x88xacxe8x99xab'

list(iterable) : 轉換為list。 list((1,2,3)) >>> [1,2,3]

iter(iterable)： 返回一個可迭代的對象。 iter([1,2,3]) >>> <list_iterator object at 0x0000000003813B00>

dict(iterable) : 轉換為dict。 dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) >>> {'a':1, 'b':2, 'c':3}

enumerate(iterable) : 返回一個枚舉對象。

tuple(iterable) : 轉換為tuple。 tuple([1,2,3]) >>>(1,2,3)

set(iterable) : 轉換為set。 set([1,4,2,4,3,5]) >>> {1,2,3,4,5} set({1:'a',2:'b',3:'c'}) >>> {1,2,3}

hex(int) : 轉換為16進制。hex(1024) >>> '0x400'

oct(int) : 轉換為8進制。 oct(1024) >>> '0o2000'

bin(int) : 轉換為2進制。 bin(1024) >>> '0b10000000000'

chr(int) : 轉換數字為相應ASCI碼字元。 chr(65) >>> 'A'

ord(str) : 轉換ASCI字元為相應的數字。 ord('A') >>> 65

相關操作

eval****() : 執行一個表達式，或字元串作為運算。 eval('1+1') >>> 2

exec() : 執行python語句。 exec('print("Python")') >>> Python

filter(func, iterable) : 通過判斷函數fun，篩選符合條件的元素。 filter(lambda x: x>3, [1,2,3,4,5,6]) >>> <filter object at 0x0000000003813828>

map(func, *iterable) : 將func用於每個iterable對象。 map(lambda a,b: a+b, [1,2,3,4], [5,6,7]) >>> [6,8,10]

zip(*iterable) : 將iterable分組合並。返回一個zip對象。 list(zip([1,2,3],[4,5,6])) >>> [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]

type()：返回一個對象的類型。

id()： 返回一個對象的唯一標識值。

hash(object)：返回一個對象的hash值，具有相同值的object具有相同的hash值。 hash('python') >>> 7070808359261009780

help()：調用系統內置的幫助系統。

isinstance()：判斷一個對象是否為該類的一個實例。

issubclass()：判斷一個類是否為另一個類的子類。

globals() : 返回當前全局變數的字典。

next(iterator[, default]) : 接收一個迭代器，返回迭代器中的數值，如果設置了default，則當迭代器中的元素遍歷後，輸出default內容。

reversed(sequence) ： 生成一個反轉序列的迭代器。 reversed('abc') >>> ['c','b','a']

㈧ map函數的用法python

map函數的用法如下：

map(func, lst) ，將傳⼊的函數變數 func 作⽤到 lst 變數的每個元素中，並將結果組成新的列表 (Python2)/ 迭代器(Python3) 返回。

注意：

map()返回的是一個迭代器，直接列印map()的結果是返回的一個對象。

map函數示例代碼：

lst = ['1', '2', '3', '4', '5', '6']

print(lst)

lst_int = map(lambda x: int(x), lst)

# print(list(lst_int))

for i in lst_int:

print(i, end=' ')

print()

print(list(lst_int))

㈨ Python中的匿名函數——lambda函數

在Python中，lambda函數是一個簡單的匿名函數。該函數沒有函數名，它可以有多個參數，但函數只由一個表達式構成。

lambda函數具體的格式如下：

lambda 參數 : 表達式

其中, lambda 是關鍵字， 參數 是函數的參數，可以有0至多個。冒號後面是表達式，也是該函數中的唯一的表達式，lambda函數會返回該表達式的返回值。

我們來看一個具體的例子。

在上述代碼中，number1, number2是lambda函數的參數，number1**2+number**2是函數的表達式，該函數返回number1, number2兩個數的平方和。

上述代碼創建了一個lambda函數後將其賦值給變數sum_square, 在print函數中通過sum_square來調用這個lambda函數。

上述的lambda函數完全可用標準的函數來實現，我們可以將上述代碼改寫成下面的代碼。

在代碼中，定義了函數sum_square，該函數包含兩個參數，並執行一條語句並將該語句的執行結果作為函數返回值。通過上述代碼可以幫助我們更直觀地理解lambda函數。

lambda函數的可讀性較差，那麼為什麼要有這樣奇怪的匿名函數呢？這個要從lambda的使用場合說起。我們來看下面的代碼。

上述代碼定義了一個數值列表，調用python的內置函數filter來生成一個新的迭代器。 filter函數的第一個參數為一個函數，用於決定過濾的方法；第二個參數為一個可迭代的對象如列表、集合等。filter函數返回一個新的迭代器, 用於獲得滿足第一個函數為真的所有元素。在上述代碼中，我們給filter傳遞的第一個參數是一個匿名函數：lambda number:number%3==0， 該函數在一個數整除3時為True，否則為False. filter函數會創建一個新的迭代器，通過調用上述匿名函數來判斷該元素是否滿足條件,得到所有3的倍數的數。

當然，上述代碼也可以使用正常的函數方式來實現,如下所示：

我們可以看到，所有匿名函數的功能都可以通過標准函數來實現。匿名函數常在調用其它函數（如filter, map等）時作為參數使用。使用匿名函數可以使代碼更為精簡。匿名函數主要用於完成簡單的任務，如果匿名函數過於復雜，會導致可讀性較差，調試起來也比較困難，因此，強烈不建議使用lambda寫天書般的代碼。總之，要根據實際情況決定是否使用匿名函數。

㈩ python中列表解析和map的區別

python3裡面map函數返回的是一個iterator 可以省點內存。。。而列表解析不行 不過如果不是list太大的話列表解析比較方便 順便 python3裡面已經沒有rece了
大概是因為Python的那幾個lambda functions先作為built-in function出現（map、rece、filter等），然後才有的list comprehension和set comprehension。